Lucene提供的条件判断查询

第一、    按词条搜索 － TermQuery
query = new TermQuery(new Term("name","word1"));
hits = searcher.search(query);
这样就可以把 field 为 name 的所有包含 word1 的文档检索出来了。
第二、 “与或”搜索 － BooleanQuery
它实际是一个组合 query 看看下面的代码：
query1 = new TermQuery(new Term("name","word1"));
query2 = new TermQuery(new Term("name","word2"));
                   BooleanQuery query=new BooleanQuery();
           query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);  
                   query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);

hits = searcher.search(query);
                   其中的MUST、SHOULD、MUST_NOT表示与、或、非,从字面意思很容易理解
Lucene 可以最多支持连续 1024 的 query 的组合。
第三、 在某一范围内搜索 － RangeQuery
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test");
     Term beginTime = new Term("time","200001");
     Term endTime = new Term("time","200005");
     Hits hits = null;
     RangeQuery query = null;
     query = new RangeQuery(beginTime, endTime, false);
     hits = searcher.search(query);
RangeQuery 的构造函数的参数分别代表起始、结束、是否包括边界。这样我们就可以按照要求检索了。
第四、 使用前缀检索 － PrefixQuery
这个检索的机制有点类似于 indexOf() 从前缀查找。这个常在英文中使用，中文中就很少使用了。代码如下：
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test");
       Term pre1 = new Term("name", "Da");
       query = new PrefixQuery(pre1);
       hits = searcher.search(query);
第五、 多关键字的搜索 － PhraseQuery
可以多个关键字同时查询。使用如下：
query = new PhraseQuery();
       query.add(word1);
       query.add(word2);
       query.setSlop(0);
       hits = searcher.search(query);
       printResult(hits, "'david' 与 'mary' 紧紧相隔的 Document");
       query.setSlop(2);
       hits = searcher.search(query);
       printResult(hits, "'david' 与 'mary' 中相隔两个词的短语 ");
    这里我们要注意 query.setSlop(); 这个方法的含义。
query.setSlop(0); 紧紧相连 （这个的条件比较苛刻）
query.setSlop(2); 相隔
第六、 使用短语缀搜索 － PharsePrefixQuery
使用 PharsePrefixQuery 可以很容易的实现相关短语的检索功能。
实例：
query = new PhrasePrefixQuery();
       // 加入可能的所有不确定的词
Term word1 = new Term("content", "david");
       Term word2 = new Term("content", "mary");
       Term word3 = new Term("content", "smith");
       Term word4 = new Term("content", "robert");
       query.add(new Term[]{word1, word2});
       // 加入确定的词
       query.add(word4);
       query.setSlop(2);
       hits = searcher.search(query);
       printResult(hits, " 存在短语 'david robert' 或 'mary robert' 的文档 ");
第七、 相近词语的搜索 － fuzzyQuery
可以通俗的说它是一种模糊查询。
实例：
Term word1 = new Term("content", "david");
       Hits hits = null;
       FuzzyQuery query = null;
       query = new FuzzyQuery(word1);
       hits = searcher.search(query);
       printResult(hits," 与 'david' 相似的词 ");
第八、 使用通配符搜索 － WildcardQuery
实例：
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene
研究\test");

       Term word1 = new Term("content", "*ever");

       Term word2 = new Term("content", "wh?ever");

       Term word3 = new Term("content", "h??ever");

       Term word4 = new Term("content", "ever*");

       WildcardQuery query = null;

       Hits hits = null;

       query = new WildcardQuery(word1);

       hits = searcher.search(query);

       printResult(hits, "*ever");

       query = new WildcardQuery(word2);

       hits = searcher.search(query);

       printResult(hits, "wh?ever");    

       query = new WildcardQuery(word3);

       hits = searcher.search(query);

       printResult(hits, "h??ever");    

       query = new WildcardQuery(word4);

       hits = searcher.search(query);

       printResult(hits, "ever*");

    由上可以看出通配符？代便 1 个字符， * 代表 0 到多个字符。
Lucene 现在支持以上八中的搜索方式，我们可以根据需要选择适合自己的搜索方式。当然上面提供的一些可能对英文还是比较有效，中文就不可取了，所以我们开始想想百度，我们只在一个输入框中搜索结果。有了这个疑问我们揭开下一章的讨论吧！
查询字符串的解析：这个就是我们经常在一个输入框中输入我们要检索的文字，交给搜索引擎去帮我们分词。
QueryParser 类就是对查询字符串的解析类。
看看它的用法：
query = QueryParser.parse(key1, "name", new StandardAnalyzer());
hits = searcher.search(query);
它直接返回一个 Query 对象。需要传入的参数分别是：
用户需要查询的字符串、需要检索的对应字段名称、采用的分词类。
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
String[] fields = {"filename", "content"};
Query query = MultiFieldQueryParser.parse(searchword, fields, analyzer);
Hits hits = searcher.search(query);
QueryParser 的“与” 和 “或”：
QueryParser 之间默认是或，我们想改变为与的话加入以下代码：
QueryParser.setOperator(QueryParser.DEFAULT_OPERATOR_AND);
就可以了。